例：有行向量矩陣Matrix，維度為(n行，d特征長)。我們要求個點之間的距離并構成一個(n，n)距離矩陣，方法如下：

主要用到:

np.square(),

np.add(a,b), #若b為行向量，將b加到前面的每一行上；若b為列向量，將b加到前面的每一列上

np.sum(a,1) #1:按列加，0：按行加

我們有

（a - b)^2 = a^2 + b^2 - 2*a*b;

import numpy as npdef calculate_dis(x):sum_x = np.sum(np.square(x),1)#先求對應元素的平方，然后按列相加，得到(n,1)列向量dist = np.add(np.add(-2*np.dot(x,x.T),sum_x),sum_x.T)#np.dot()函數是向量的點乘，np.add()函數是將sum_x的轉置行向量依次加到前面的(n,n)向量的每一行上。按行加 或dist = np.add(np.add(-2*np.dot(x,x.T),sum_x).T,sum_x)#np.dot()函數是向量的點乘，np.add()函數是將sum_x列向量依次加到前面的(n,n)向量的每一列上。按列加return dist

舉個例子：

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總結

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